[神经网络用于语音识别的研究]陈东锋

【神经网络用於语音识别的研究】陈东锋.pdf摘要 语音别已成为世界上许多实验室攻关的项目之一。语音识别 现在有许多种方法,如时谱、倒谱、共振峰走向、线性预测系数 LPC、隐马尔可夫过程HMM,矢量量化VQ等等。现在正在世 界掀記研究执潮的人工神经网络(ANN》,是模拟人脑信息处理 过程,具有并行处理、分布存储、自学习性和自适应性等特点,被 认为是信息处理领域内很有潜力的一种方法。在进行图像和语音识 别时,特别是希望获得高速处理能力时,神经网戏络系统有明显的优 越性.本文在对神经网络研究的基础上,将多层感知器(MLP)应 用于语音识别,并提出了一种状态转移神经网络模型(STN)用普通话十个数字0～9和26个英文字母A.Z进行实验。第四章.一种用于语音识别的神经网络模型(STN) 3T S4 基本原理 4神纪网络模型 54突险 34:3预处理 4神经网络 多4.训练与学习 4.网络的研究掀起了新的热潮。神经网络研究的复兴和热潮 的出现,除了网络研党本身的突破和进展以外,更主要是由予计 算机和人2智能发展的需要和技术上提供的可能性。无论 从理论的发展,队伍的扩大,应用面的拓展,还是硬件研别 2作的开展,都显不出神经网络的世界热潮。神经网络正受 到计算机称学、人2智影、认知种学、生物科学、脑神经种学、电 子学、物理学女许多学种的关注,表现为高度跨学榔发展的 特点.别目前为止,由予对人的大脑及发音听党系统的机到还未 有透彻的理解,现有的语音识别系统还远不能达到令人满 意的要求。
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